1、可以放自己的资料，走到哪里都不怕丢文件，一键上传，多爽，速度还快； 2、可以部署一个自己唯一的博客网站； （1）有自己的独立域名； （2）想发什么就发什么，无拘无束（当然了，一定要合法哦）； （3）...如果你想了，那么请继续往下看，经过我对比的三大云服务厂商的双11优惠政策，带你拿下最爽的服务器！！！！！ 为什么今年要撸腾讯云的羊毛呢？...年划算： [image-20211107223545193.png] 再来对比一下服务器参数： 华为云不知道为啥，这次优惠的力度不太大呢。...[image-20211107223717236.png] 因为我主要是为了我的粉丝，粉丝都是个人用户，再加上学生众多，所以我比较推荐腾讯云，总体来说很划算的。...[image-20211108202030045.png] 我买了3年还不到200呢： 如果你购买了3年，那每年就相等于66元了，你看我买了3年，才198元，买一年，真不如买3年划算。
其中K40是最强单芯产品，K80是双core。 从N厂给出的评测可以看出，在HPC计算中，K40的性能是CPU的10倍以上。 ? CPU：12 核，E5-2697v2 @ 2.70 GHz。...单从GPU来说，组3块显卡的机器比Titan X要更实惠，不过组多台机器分布式就不太划算，因为还要算上其他CPU主板电源一大堆，而且占地方。...新Pascal架构Titan X是最好选择，9000+一块，但一直缺货。后期采购混合搭配新Titan X和GTX1080。...在分布式上的性能提升情况。...不过目前个人认为云服务器并不是一个很划算的选择，有如下几个原因： 从CPU和GPU的运算性能来看，需要非常多的CPU才能达到一块GPU的性能，云主机在这方面算起来非常不划算 spark也是个规模比较大的项目
不买便宜的，只买对的 当降价，刷口碑，各种眼花缭乱的宣传扑面而来时，会被太多信息淹没。小程序「什么值得买」帮你从众多选择中过滤，做出有价值的消费。买前看一看，无论在哪里下单，都可以当作参考。...时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点，像 11.11 刷什么卡优惠最多，宝宝安全座椅选双 11 购指南，实实在在的干货贴。...「什么值得买」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4724/ 不得不说，这款小程序在买前的确是个实用的工具。 放宽心，不纠结 有这样一句话是：成大事者不纠结。...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？ 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。
方案其实很简单（说白了一个是垂直伸缩，一个是水平伸缩）： 多买几块硬盘，组成一个更大的“硬盘”，希望能容纳更多的数据。...我们一般会采用”程序到数据所在的地方执行“，因为在大数据里边我们的数据量很大，如果要把机器A/B/C的数据输入到机器D上，这样不划算。 数据量很大，通过网络传输大数据到某一台机器上做操作，不合适。...在大数据的领域里， 移动计算比移动数据更划算。...于是我们就需要将日志、数据库、爬虫这些不同数据源的数据导入到我们的集群中（这个集群就是上面提到的，分布式文件系统（HDFS），分布式计算系统）。 由于数据源的不同，所以会有多种的工具对数据进行导入。...最后 这篇文章简单的说了一下所谓的「大数据」中的数据是从哪里来的，由于数据量很大，所以我们要解决数据的存储和计算的问题。
往期链接 【已加精】【求职准备专题】第一弹:备战秋招即刻出发 写在最前面吧 这是一个纯 从自身经历和能力出发的个人分析案列 不具备普适性 个人标签 大三 - 2022届 - 双非本科...滴答清单 【秋招备战计划第二弹】最后俩月能提升的知识清单 又是一个 比较庸俗的标题做开头 这一期 分享一下 秋招要准备的必备知识点 当然 仅仅是站在我自己 春招的面试经验上 得知的 看看自己哪里还有疏漏的...Redis 介绍 高性能的(key/value)分布式内存数据库 基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库 支持丰富的数据类型 丰富的数据类型 五种基本数据类型 string...复合操作来说，还是需要锁的，而且有可能是分布式锁 IO多路复用 四大问题 缓存雪崩 海量数据 缓存击穿 热点数据过期 缓存穿透 查询没有的数据 一致性问题 双删延时的解决办法...SQL语句入门必备 《大型网站技术架构》 淘宝二手买的正版用券3块钱包邮 但是活动没了 不放链接了 十分建议新手看这个书籍 缓存集群都讲了很简单 面试吹B必备 牛客专栏 Java工程师 求职经验分享
我们的钱都花到哪里去了呢？...似乎没什么大件支出，每次一笔笔的小东西买这个买那个等月底账单来了就吓死人~ 其实大家就是缺一个家庭理财小系统，记录家庭的每一笔支出投资，每一笔收入获益，这样可以清楚的看到到底钱都花在了哪里，也可以对症下药解决问题...Firday分布式家庭理财系统 系统主要使用Mysql数据库与Java语言，基于SpringCloud微服务应用架构，实现对于家庭投资理财的用户管理、各种收支同比环比展示，更是有对于股票基金等投资类业务专门的统计...整体架构图如下： 具体的效果是这样的： 资产情况： 其中包括贷款按揭、每月应付费用、当前盈亏情况以及各种资产的占比及明细情况。 负债情况： 其中各种债务债权的占比及金额。...，一个月就是好几千的支出，平时用着不觉得，这样统计一算一看，就知道自己的钱去哪里了。
12 月 8 日晚 19:00，「Milvus 冬日限定趴」 在 Zilliz 视频号直播间与大家相聚！...来自什么值得买的架构师杨守斌和苏宁的智能运营研发中心技术总监宋志也来到直播间与大家分享了 Milvus 在电商领域中的实践。...#02 Milvus 在值得买的以图搜图实践 接下来分享的是来自什么值得买的架构师杨守斌。他首先从业务需求和难点出发，从技术选型和模型设计上阐述了选择 Milvus 搭建商品匹配系统的优势。...随后通过与其他向量检索分布式系统进行对比，阐述了选择 Milvus 的理由。最后，他详细介绍了 Milvus 在苏宁的易购推荐与组货场景中的应用。...在硬核的技术干货分享之外，两位嘉宾还向大家分享了在双 11、618 等购物节期间难忘的经历。最后，两位嘉宾分享了自己与开源社区结缘的经历，并表达了对开源精神的喜爱和支持。
以前在学校用的腾讯1元服务器，但是毕业了就不给用了，自己买又不划算。所以我就想用我的树莓派来作为一个服务器； 树莓派是一个微型电脑，长这样： ?...这个树莓派是以前参加Daocloud的活动送的，买的话加上配件大概250块钱。我的树莓派的配置是1G内存，16G存储，够用。按照Leanote 服务器安装这篇文章作为参考搭建服务器。...为mongodb数据库添加用户且设置这个用户为管理员之后首页就访问不了了（原因暂时未知），但是可以访问/login，如http://***.***.net:12719/login（这个端口）， ?...这样就OK了，但是要注意账户你得在你搭建的服务上重新注册一个，或者你自己手动迁移你原来的数据库： ?...对于我来说就是花了98块钱买花生棒。所以这笔买卖，划算。 或许有人会吐槽我扣舍不得给leanote充钱，但我想说的是，我这哪里扣啦，我这是精致的生活好吧。 好吧，其实我就是扣。
打算再等等的商品，准备买的时候居然价格涨回去了！ 所以别看折扣打得狠，优惠券给得大方，你究竟有占到多少便宜，自己心里还真没点数。...把 商品名称、价格、id、网址、日期保存到数据库； ? 用 Windows 的计划任务或者 Linux 的 crontab 去每天去抓一遍； ? 绘制出商品价格随日期变化的曲线。 ?...这样，当你打算出手的时候，是不是真的划算就一目了然了。 可惜事实并没有这么简单……你会发现很多商品的价格不是那么容易获取到。...等你开发出这套系统，每天自动抓取，明年双11的时候就可以更理性地买买买啦！（手动滑稽 什么？你觉得费劲折腾这个并没有什么用？ 好吧，你以为我真的是在跟你谈论双11怎么省钱吗？...而“双11”到底是真的实惠，还是平台和商家的套路，我也一点都不关心。
今年腾讯云双11优惠力度史上最大，还有多重优惠叠加，一重好礼、两重、三重、加码…多重叠加优惠等您来！错过今年腾讯云双十一活动，要再等一年！...明年的双十一活动可能就没有这样的优惠力度了，心动不如行动，根据实际需要先来对比一下撸哪个划算！ 一、 多重优惠叠加，打完“骨折“价之后再享折上折！直接返10%，最高拿5000元。...二重礼：如果你想成为CPS推广者，拉人头下单，首单即可返佣35%，复购返佣12%，如果你公关能力强拉的购买者数量多，还可额外拿65000现金奖励哦！ 三重礼：考验人脉的时刻到了！...只要你敢买，腾讯就敢送！ 加码礼一：即买即送千元代金券 在双十一活动期间购买活动任意一台轻量服务器或者云服务器，就送千元代金券，无任何附加条件和操作，绝对百分百的真诚赠送代金券！...图片 7.png 2、 如果直接在续费页面续费，可享受3年低至2.5折优惠，对于老用户来说是真的很划算，这个双十一活动真香啊！（真香专线） 六、 企业购买服务器100%中奖！
根据摩尔定律，在一个确定的时间点，通过更换硬件做垂直拓展的方式来提升性能会越来越不划算。 单机处理能力存在瓶颈。...在某个固定的时间点，单颗处理器有自己的性能瓶颈，也就是说即使你愿意话更多的钱去买计算能力也买不到了。 出于稳定性和可用性的考虑。 集中式的系统具有明显的单点问题。...如在一个交易网站中，所有的交易数据放在一个数据库中，这就形成了单点。...我们可以考虑拆分数据，将原来的一个数据库拆分为两个（根据一定规则做Sharding），那么，在一个数据库出现问题时，影响的就不会是全部范围了。...事务和数据一致性的挑战 在数据库理论中我们都了解过ACID，但是在分布式数据库中，数据分散在各台不同的机器上，如何对这些数据进行分布式的事务处理具有非常大的挑战。
没法扩容，那么也就意味着要使用其他方法，如果所有请求访问一台物理机器肯定不行，一百万的数据访问无论如何分库分表都无济于事，因为面对的每一条都是热点数据，所以要用到分布式架构的思路。...方案二 利用我们分布式中限流、网关等知识，将请求层层筛选，降低最后连接到数据库的请求。...一方面关注数据库与缓存的一致性，另一方面关闭超时未支付的订单，当订单提交之后交给任务队列，生成订单、修改数据库、做好持久化工作。 架构图如下（可点击查看大图）： ?...为了保证一致性，还要能够扛得住像双 11 这样的大规模并发访问，那么，应该怎么做呢？ 使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。这个时候就需要认认真真地做高并发的架构和测试了。...需要各个系统把自己的性能调整上去，还要小心地做性能规划，更要把分布式的弹力设计做好。 最后是要不停地做性能测试，找到整个架构的系统瓶颈，然后不断地做水平扩展，以解决大规模的并发。
4.分布式数据库集群架构复杂，涉及到的节点类型、节点数众多，纯粹依靠人力运维会大大提升运维复杂度，降低系统可靠性，需要引入数据库智能运维管理平台。...华南中心项目中，AntDB采用了典型的分布式架构，具备双中心容灾机制，主备中心共有48台主机，数据节点DN1-DN12配置为一主两备，其中主中心一主一备，容灾中心为异步备节点，共计36节点。...DN1到DN12为主数据节点，其余数据节点均为备节点。备数据中心的节点通过级联复制的形式同步数据。通过ADBMGR的高可用命令完成切换操作。其架构如下图3所示。...AntDB分布式部署架构支持双中心容灾，通过AntDB集群管理工具可以快速地在备中心完成集群搭建，主中心出现全局故障时可以迅速切换到备中心承载业务。...同时数据库的高可用和“双中心”容灾架构可以保证业务的连续性及数据安全性，保证计费话单数据处理的安全可靠。
12、notify和notifyall的区别。 13、ThreadLocal的了解，实现原理。 ? 数据库相关 常见的数据库优化手段 索引的优缺点，什么字段上建立索引 数据库连接池。...分布式相关 分布式事务的控制。 分布式锁如何设计。 分布式session如何设计。 dubbo的组件有哪些，各有什么作用。 zookeeper的负载均衡算法有哪些。...redis的哨兵模式，一个key值如何在redis集群中找到存储在哪里。 redis持久化策略。 ? 框架相关 SpringMVC的Controller是如何将参数和前端传来的数据一一对应的。...区块链了解 如何设计双11交易总额面板，要做到高并发高可用 ? 一些小建议 八大排序算法一定要手敲一遍（快排，堆排尤其重要）。 了解一些新兴的技术。...最后 如果你对技术提升很感兴趣，可以加入JAVA高级架构来交流学习：854613173，里面都是同行，有资源分享包括但不限于（分布式架构、高可扩展、高性能、高并 发、Jvm性能调优、Spring，MyBatis
很难想象，当初如果自己没有自费买 GPU，现在我会在哪里，在做什么。...我自己实验室是一点点积累买GPU的，拿不到国家课题就做企业课题，然后用来给学生买GPU，电脑，内存，磁盘，保证本科+研究生20多人的计算能力。...这是其实是最划算的方式，在网上无论是免费还是付费的资源，终究不是长远之计，而且有一定的使用限制。争取不到卡的话还是乘早弃坑吧，深度学习不用大量的卡"喂"，很难研究出什么东西。 ?...以后对老师软磨硬泡，加了台 双2080ti 的机器，终于可以跑 COCO 了，虽然训练时间还是略长，不过已经在接受范围内了。...不如买块游戏显卡打游戏去。 哦，其实游戏显卡也是可以搞深度学习的，图灵架构显卡的CUDA计算力高达7.0，只要1500元一块，你值得拥有！
（如果数据层没有这么复杂，只有几个数据库，那是没问题问题的，但是分布式的场景下，上百个，几百个实例切换，这个代价和成本还是很大的。）...不过，做到这个程度，就不是说我们想要做就能做到的，如果您做个类似的架构设计，你会知道这里有三个关键的技术点： 第一个，本机房调用 也就是一个分布式请求不能跨机房调来调去，这个是不行的，必须要保证本机房调用闭环...我们可以得出的几个结论： 不管怎么选择容灾方案，我们自己的业务系统，从自身架构上，一定要支持单元化，一定要支持数据同步才行，如果这都不支持，讲双活和多活，就是特么的扯淡。...所以，打算搞双活，先从这里下手，当然牵出来就要涉及到分布式，还有很多大量细节技术问题。...一切都是ROI，为了保证高可用，就一定会有成本，高可用程度越高，成本就一定越高，所以成本投入得到的收益到底划不划算，这个只能自家公司自家评判。
中台架构师："哦？CK吗？那是个啥玩意呀？？" 我："是CH！！一款OLAP数据库！！" 中台架构师："是数据库啊！！DB-Engines排名多少？？" 我："。。。。。。"...幸福感就是经过比较以后，发现你比别人过的好" 玩笑归玩笑，排行比较确实是有用处的，比如： 使用比较之前 中台架构师："我来介绍一下，这位新招的架构师非常厉害，他对中台的理解已经深入骨髓" 我："茫然，一脸不屑...我常用买保险来举例这种现象，保险产品有很多形式划分： 最常见一种叫复合保险，就是你只用买这一种保险，它已经包含了常见的重疾、住院医疗甚至寿险，十分方便； 与复合险相对的是单一险种，你买重疾险就只有重疾的内容...、你买寿险就只有寿险的内容。...买哪一种形式的保险，完全取决于你的诉求。如果求省事，你可以买中庸的复合险；但如果你是一个追求极致，要求最划算，杠杆比最大化的人，你很可能会单独的购买每一种类型，组合使用。
没法扩容, 那么也就意味着要使用其他方法, 如果所有请求访问一台物理机器肯定不行, 一百万的数据访问无论如何分库分表都无济于事, 因为面对的每一条都是热点数据, 所以要用到分布式架构的思路。...方案二 利用我们分布式中限流、网关等知识, 将请求层层筛选, 降低最后连接到数据库的请求。...生成订单、修改数据库、做好持久化工作。...为了保证一致性，还要能够扛得住像双 11 这样的大规模并发访问，那么，应该怎么做呢？ 使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。...这个时候就需要认认真真地做高并发的架构和测试了，需要各个系统把自己的性能调整上去，还要小心地做性能规划，更要把分布式的弹力设计做好，最后是要不停地做性能测试，找到整个架构的系统瓶颈，然后不断地做水平扩展
没法扩容, 那么也就意味着要使用其他方法, 如果所有请求访问一台物理机器肯定不行, 一百万的数据访问无论如何分库分表都无济于事, 因为面对的每一条都是热点数据, 所以要用到分布式架构的思路。...- 方案二 - 利用我们分布式中限流、网关等知识, 将请求层层筛选, 降低最后连接到数据库的请求。...生成订单、修改数据库、做好持久化工作。...为了保证一致性，还要能够扛得住像双 11 这样的大规模并发访问，那么，应该怎么做呢？ 使用秒杀这样的解决方案基本上不太科学了。...这个时候就需要认认真真地做高并发的架构和测试了，需要各个系统把自己的性能调整上去，还要小心地做性能规划，更要把分布式的弹力设计做好，最后是要不停地做性能测试，找到整个架构的系统瓶颈，然后不断地做水平扩展
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